DSP实现的运动目标检测与跟踪系统

"基于DSP运动目标检测与跟踪" 本文主要探讨了如何在数字信号处理器（DSP）平台上实现运动目标的高效检测与跟踪。运动目标检测与跟踪是机器视觉领域中的核心问题，它涉及到从图像序列中识别和追踪运动物体，并理解其行为。随着技术的发展，这一领域因其广泛的应用潜力和经济效益，已经成为研究的热门。 文章首先介绍了一种快速的运动目标检测算法。该算法结合了灰度差分和色度边缘提取技术，能够在复杂的背景环境中迅速定位并分离出运动目标，这使得算法非常适合在DSP系统中进行实时处理。实验结果证明了该算法的有效性，特别是在处理动态场景时，能够准确地检测到前景中的运动物体。 其次，作者在DSP平台上实现了一个主动视觉跟踪系统，专注于单个运动目标的检测与跟踪。传统的静态摄像头视野有限，一旦目标离开视野，跟踪就会失效。为了解决这个问题，该系统利用一体化快速球机等设备，动态调整摄像头视角，确保目标始终保持在视野范围内，从而实现连续跟踪。 此外，考虑到DSP的硬件特性，论文还对JPEG压缩算法进行了优化，特别是2D-DCT（离散余弦变换）步骤的时间消耗。通过对2D-DCT变换特性和Chen算法的改进，算法所需的时钟周期显著减少，为后续的数字视频压缩和传输奠定了基础，这对于处理高分辨率视频流至关重要。 这篇硕士论文深入研究了基于DSP的运动目标检测与跟踪技术，为实际的监控系统提供了实用的解决方案，并为未来的数字图像处理和信号处理研究提供了有价值的参考。关键词包括：机器视觉、运动目标检测、目标跟踪、数字图像处理、数字信号处理器和图像压缩。